[发明专利]一种基于密集连接网络的图像融合方法

权利要求书

1.一种基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待融合的第一图像和第二图像；

通过第一卷积层提取所述第一图像和所述第二图像的浅层特征，得到第一浅层特征图和第二浅层特征图；

通过密集连接网络提取所述第一浅层特征图和所述第二浅层特征图的深层特征，得到第一深层特征图和第二深层特征图；

对所述第一深层特征图和所述第二深层特征图进行加权融合；

将加权融合后的特征图进行重构，得到最终的融合图像。

2.根据权利要求1所述的基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述第一图像包括红外图像，所述第二图像包括可见光图像；

所述获取待融合的第一图像和第二图像的步骤，包括：

获取红外图像和原始可见光图像；

利用所述红外图像对所述原始可见光图像进行预处理，得到可见光图像。

3.根据权利要求2所述的基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述利用所述红外图像对所述原始可见光图像进行预处理，得到可见光图像的步骤，包括：

确定所述红外图像的分辨率；

根据所述红外图像的分辨率对所述原始可见光图像进行裁剪，得到可见光图像。

4.根据权利要求1所述的基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述密集连接网络包括至少一个第二卷积层、至少三个密集连接的卷积块和至少一个第三卷积层，每个卷积块包括至少三个密集卷积层。

5.根据权利要求4所述的基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述通过密集连接网络提取所述第一浅层特征图的深层特征，得到第一深层特征图的步骤，包括：

通过所述密集连接网络中的第二卷积层提取所述第一浅层特征图的特征信息，并将所述特征信息输入至所述卷积块中；

依次通过每个卷积块中的每个密集卷积层，将之前所有的第二卷积层和/或密集卷积层输入的特征信息进行拼接，并将拼接后提取的特征信息传递至之后的各个密集卷积层中；

将所述卷积块中最后一个密集卷积层输出的特征图输入至所述第三卷积层中，通过所述第三卷积层提取所述特征图的特征信息，得到第一深层特征图。

6.根据权利要求4所述的基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述通过密集连接网络提取所述第二浅层特征图的深层特征，得到第二深层特征图的步骤，包括：

通过所述密集连接网络中的第二卷积层提取所述第二浅层特征图的特征信息，并将所述特征信息输入至所述卷积块中；

依次通过每个卷积块中的每个密集卷积层，将之前所有的第二卷积层和/或密集卷积层输入的特征信息进行拼接，并将拼接后提取的特征信息传递至之后的各个密集卷积层中；

将所述卷积块中最后一个密集卷积层输出的特征图输入至所述第三卷积层中，通过所述第三卷积层提取所述特征图的特征信息，得到第二深层特征图。

7.根据权利要求1所述的基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述对所述第一深层特征图和所述第二深层特征图进行加权融合的步骤，包括：

确定所述第一深层特征图的像素值和权值，以及所述第二深层特征图的像素值和权值；

根据所述第一深层特征图的像素值和权值，以及所述第二深层特征图的像素值和权值，对所述第一深层特征图和所述第二深层特征图进行加权融合。

8.根据权利要求7所述的基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述第一深层特征图的权值和所述第二深层特征图的权值相同。

9.根据权利要求1所述的基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述重构过程包括至少四个第四卷积层。

10.根据权利要求9所述的基于密集连接网络的图像融合方法，其特征在于，所述将加权融合后的特征图进行重构，得到最终的融合图像的步骤，包括：

将所述加权融合后的特征图输入至所述第四卷积层中，通过所述第四卷积层对所述加权融合后的特征图进行特征重构，得到最终的融合图像。